Association between cancer prevalence and use of thiazolidinediones: results from the Vermont Diabetes Information System
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peroxisome proliferator-activated receptors (PPARs) have emerged as important drug targets for diabetes. Drugs that activate PPARgamma, such as the thiazolidinediones (TZDs), are widely used for treatment of Type 2 diabetes mellitus. PPARgamma signaling could also play an anti-neoplastic role in several in vitro models, although conflicting results are reported from in vivo models. The effects of TZDs on cancer risk in humans needs to be resolved as these drugs are prescribed for long periods of time in patients with diabetes. METHODS: A total of 1003 subjects in community practice settings were interviewed at home at the time of enrolment into the Vermont Diabetes Information System, a clinical decision support program. Patients self-reported their personal and clinical characteristics, including any history of malignancy. Laboratory data were obtained directly from the clinical laboratory and current medications were obtained by direct observation of medication containers. We performed a cross-sectional analysis of the interviewed subjects to assess a possible association between cancer diagnosis and the use of TZDs. RESULTS: In a multivariate logistic regression model, a diagnosis of cancer was significantly associated with TZD use, even after correcting for potential confounders including other oral anti-diabetic agents (sulfonylureas and biguanides), age, glycosylated hemoglobin A1C, body mass index, cigarette smoking, high comorbidity, and number of prescription medications (odds ratio = 1.59, P = 0.04). This association was particularly strong among patients using rosiglitazone (OR = 1.89, P = 0.02), and among women (OR = 2.07, P = 0.01). CONCLUSION: These data suggest an association between TZD use and cancer in patients with diabetes. Further studies are required to determine if this association is causal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».